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为了预测序列中的数字，LSTM中的目标数据的形状应该是什么

为了预测序列中的数字，LSTM中的目标数据的形状应该是一个二维数组，其中每一行表示一个时间步的输入序列，每一列表示一个特征。具体来说，如果我们有一个包含N个时间步和M个特征的序列，那么目标数据的形状应该是一个N行1列的二维数组。每一行对应于输入序列中的一个时间步，而每个时间步的目标值则是该时间步后续的下一个数字。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列的人工智能和大数据相关产品，可以帮助开发者进行序列预测任务。其中，腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）提供了强大的深度学习框架和工具，包括TensorFlow和PyTorch，可以用于构建和训练LSTM模型。此外，腾讯云还提供了云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）等基础设施服务，以支持开发者在云端进行大规模的数据处理和存储。

需要注意的是，LSTM模型的训练和调优过程可能涉及到大量的计算资源和数据存储，因此在实际应用中，开发者需要根据具体需求选择适合的云计算产品和服务来支持模型的训练和推理。

相关搜索:Keras LSTM -时间序列预测的输入形状 LSTM -进行预测时输入中的Matmul错误 LSTM预测的初始部分中的抖动 MXNet:非序列数据(R)中以LSTM表示的序列长度 python中的时间序列预测 SageMaker中的时间序列预测-我应该选择哪个实例？tensorflow目标检测中的单幅图像预测使用functional API的Keras中的LSTM输入图层形状使用keras、lstm中的输入/输出形状使用LSTM预测2的乘法序列中的下一项

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